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Enregistrement W4407948888 · doi:10.1364/ao.557518

Laser damage of UV hafnia-based multilayer dielectric coatings at 355  nm wavelength

2025· article· en· W4407948888 sur OpenAlexafffund
Maxwell Weiss, Walter Siehien

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFusion Energy SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceOpticsHafniaLaserDielectricOptoelectronicsWavelengthOptical coatingCoatingNanotechnologyComposite materialCeramic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Megajoule ultraviolet nanosecond pulses were used to demonstrate ignition at the National Ignition Facility in December 2022 [ Nature 601 , 542 ( 2022 ) 10.1038/s41586-021-04281-w ]. The energy scaling of laser fusion drivers relies, in part, on significant improvements in the UV multilayer dielectric (MLD) coatings, which are critical optics in the laser architecture. This paper reports on the laser damage behavior of MLD coatings based on HfO 2 , SiO 2 , and Al 2 O 3 , designed for operation at λ =355nm. Two-layer anti-reflection (AR) coatings containing HfO 2 -based mixtures were co-sputtered by reactive biased target deposition (BTD) as the high-index layer. The laser-induced damage threshold was assessed from 1-on-1 and S-on-1 tests and compared to MLD ARs of HfO 2 /SiO 2 fabricated by ion beam sputtering and electron beam evaporation. It is shown that the 1-on-1 LIDT of BTD ARs, which contain Hf 1−y Si y O x and Hf 1−y Al y O x mixtures, is higher than that of BTD HfO 2 /SiO 2 ARs. However, this increase is below that predicted by the scaling of LIDT with the optical bandgap, calculated from the LIDT of HfO 2 /SiO 2 and HfO 2 /Al 2 O 3 . The S-on-1 LIDT of BTD ARs decreases by ∼25% for S=10 and remains unchanged to S=10 4 laser shots, indicating no accumulation fatigue. Neither UV preconditioning nor etching of the substrate prior to coating deposition caused a major improvement in the 1-on-1 LIDT of BTD ARs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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